델 테크놀로지스(Dell Technologies)가 기업의 AI 데이터 준비와 플랫폼 구축을 주제로 한 온라인 행사를 10월 6~7일 연다. 실리콘앵글은 9월 29일 보도에서 행사와 함께 기업 AI 도입의 핵심 과제가 모델과 연산력에서 데이터 준비로 옮겨가고 있다고 전했다.
기업 AI, 데이터 통합이 우선 과제
행사명은 ‘AI 데이터 플랫폼 이벤트: 포부에서 AI 규모 확장까지’다. 애플리케이션 개발·현대화·클라우드 네이티브 분야를 담당하는 더큐브 리서치(theCUBE Research)의 폴 나샤와티 실무 책임자 겸 수석 애널리스트는 자사 애플리케이션 개발 조사에서 기업의 86%가 연산력보다 데이터 통합을 우선순위로 꼽았고, 기업 AI팀의 64%는 저장장치 처리량 부족을 학습의 주요 병목으로 지목했다고 말했다.
기업들은 AI 모델과 가속 컴퓨팅에 투자해 왔지만, 실제 애플리케이션의 성과는 필요한 데이터에 얼마나 빠르고 안정적으로 접근해 활용하느냐에 달려 있다는 설명이다. 델의 AI 데이터 플랫폼은 기업과 네오클라우드의 AI 작업 환경에서 스토리지와 데이터 관리, 보안을 함께 다루는 방식으로 이런 문제에 대응한다. 나샤와티는 개발자가 AI 생애주기 전반에 걸쳐 신뢰할 수 있고 관리되는 데이터에 일관되게 접근하도록 하는 것이 경쟁력의 원천이 될 수 있다고 진단했다.
에이전트형 AI에 필요한 데이터와 맥락
델 테크놀로지스의 브라샹크 자인(Vrashank Jain)은 에이전트형(agentic) 시스템이 전통적인 애플리케이션보다 예측하기 어려운 방식으로 데이터를 찾고 추론한다고 설명했다. 셰어포인트(SharePoint), 원드라이브(OneDrive), 서비스형 소프트웨어(SaaS), 레거시 시스템 등에 흩어져 있고 구조화·태그 지정이 덜 된 정보까지 활용할 수 있도록 준비해야 한다는 것이다. 에이전트가 여러 도구를 호출하고 반복적으로 질의하면 기존의 정제된 데이터베이스만으로는 필요한 맥락을 제공하기 어려워진다.
엘라스틱(Elastic)의 스리 데시칸(Sri Desikan)은 모델이 여러 백엔드 시스템을 매번 탐색하기보다 에이전트가 필요로 하기 전에 맥락을 준비하는 방안을 제시했다. 사전 맥락 구성은 토큰(token) 비용을 낮추면서 답변의 정확도와 일관성을 높이는 것을 목표로 한다. 벡터 검색, 하이브리드 검색, 재순위화 기술도 여러 단계로 추론하는 에이전트가 적절한 정보를 골라내는 데 활용될 수 있다고 소개됐다.
10월 6~7일 지역별 생중계
행사에는 델의 아서 루이스(Arthur Lewis), 데이비드 노이(David Noy), 브라샹크 자인, 가우라브 차울라(Gaurav Chawla)와 엔비디아(Nvidia)의 제이슨 하디(Jason Hardy), 엘라스틱의 데시칸 등이 참여한다. 아이렌(IREN)의 캄비즈 아길리(Kambiz Aghili), CTBC 은행의 피터 추(Peter Chu), 오비탈 스튜디오(Orbital Studios) 임원들도 참석자 명단에 포함됐다. 더큐브 리서치의 데이브 벨란테(Dave Vellante)와 존 퍼리어(John Furrier)는 실무자와 업계 임원을 인터뷰할 예정이다.
중계는 10월 6일 미주 지역, 10월 7일 유럽·중동·아프리카와 아시아·태평양 지역을 대상으로 진행된다. 행사는 데이터 관리뿐 아니라 스토리지, 보안, 데이터 주권, 거버넌스를 함께 다룬다. 퍼리어는 시연과 실제 운영 시스템 사이에는 차이가 있으며, 운영 단계에서는 데이터 탐색과 낮은 지연시간, 컴퓨팅 자원에 대한 지속적인 데이터 공급이 필요하다고 말했다. 자인은 새 문서가 계속 들어오는 상황에서도 시스템이 데이터를 처리할 수 있어야 한다며, 한 번 정리한 데이터에 의존하는 방식으로는 운영 환경의 요구를 충족하기 어렵다고 덧붙였다.